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题名基于深度学习的高铁地震判识方法研究
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作者
江汶乡
马莉
冯嘉辉
宣言
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机构
中国铁道科学研究院集团有限公司铁道科学技术研究发展中心
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出处
《中国铁路》
北大核心
2025年第9期10-14,48,共6页
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基金
中国铁道科学研究院集团有限公司科研开发基金项目(2022YJ253,2023YJ259)。
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文摘
随着高速铁路地震预警系统的推广应用,地震判识准确率高极为重要,地震判识准确率是系统可靠性关键指标。基于深度学习方法搭建高铁地震快速识别模型,较好识别地震事件和干扰事件,为高速铁路地震预警判识提供新思路。模型算法包括7层卷积网络和3个池化层,利用深度卷积网络提取波形数据的特征向量,采用平均池化方法将波形信号的特征维度变为1×1024维,选择Relu函数作为激活函数,后续进行归一化和SVM分类器处理。研究结果表明:利用深度学习方法进行高铁地震事件判识,随着波形信号长度增加,地震判识准确率增高,当波形信号时长为3 s时,地震判识准确率为92.11%,当波形信号数据时长为12 s时,地震判识准确率为100%。
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关键词
高速铁路
地震预警
地震判识方法
深度学习
卷积网络
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Keywords
high speed railway
earthquake early warning
seismic identification method
deep learning
convolutional network
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分类号
U238
[交通运输工程—道路与铁道工程]
P315
[天文地球—地震学]
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